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[发明专利]一种基于区块链和联邦学习的公平人脸属性分类方法-CN202310826138.6有效
发明人： 古天龙;王梦圆;李龙;郝峰锐 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的公平人脸属性分类方法，属于计算机视觉技术领域，包括：模型需求者发布联邦学习任务，区块链交易合约向客户端传递联邦学习任务；客户端接收到联邦学习任务后，对局部模型进行训练，并将局部模型参数加密发送给区块链节点；区块链节点验证局部模型参数的公平性，生成客户端信誉，并将验证成功的局部模型参数进行加密，和客户端信誉打包生成新区块；区块链交易合约将新区块广播给其他区块链节点进行验证，中央服务器收集验证成功的局部模型参数并进行聚合，获得全局模型；模型需求者基于全局模型进行人脸属性识别分类。本发明实现了全局模型属性公平的增强，同时维持了人脸属性分类理想的准确率。
一种基于区块联邦学习公平属性分类方法

[发明专利]一种基于区块链的公平可信联邦学习方法-CN202211651581.6有效
发明人： 古天龙;王梦圆;李龙;李晶晶;郝峰锐 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本发明公开一种基于区块链的公平可信联邦学习方法，包括：模型需求者在区块链上发布训练任务及交易合约传递任务，客户端对全局模型进行训练，生成局部模型参数，将局部模型参数加密传输给区块链上的对应节点；对应节点传播并验证加密后的局部模型参数，对应节点将验证通过后的局部模型参数进行聚合，根据聚合结果更新全局模型并基于更新结果生成新区块，并将新区块进行广播；所有节点对新区块进行验证并达成共识；激励合约基于共识结果，计算客户端的贡献并生成最新全局模型；重复S2‑S6直到满足训练结束条件，得到优化模型。交易合约将优化全局模型传给模型需求者。
一种基于区块公平可信联邦学习方法

[发明专利]一种基于增量技术和掩码剪枝的人脸表情平衡识别方法-CN202310552905.9在审
发明人： 古天龙;李映辉;罗义琴 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量技术和掩码剪枝的人脸表情平衡识别方法，包括：获取表情图像数据，对表情图像数据进行预处理，获取表情图像数据集；构建公平增量表情模型，对公平增量表情模型进行训练，获取训练后的公平增量表情模型，其中公平增量表情模型包括残差基础网络、网络剪枝模块和网络冻结模块；将表情图像数据集以类别增量的形式输入至训练后的公平增量表情模型中，输出公平表情识别结果。本发明采用增量技术和掩码剪枝技术来缓解表情识别类的偏差问题，利用增量技术对数据分布敏感的特点从而克服表情类别的分布不平衡的问题，利用掩码剪枝技术修剪了网络冗余参数从而将这些参数用于提高消极类表情的识别中，缓解了表情类别偏差。
一种基于增量技术掩码剪枝表情平衡识别方法

[发明专利]一种基于区块链的属性可搜索加密系统与方法-CN202310499781.2在审
发明人：李龙;曹佳敏;刘华东;李晶晶;常亮;古天龙 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的属性可搜索加密系统与方法，系统包括：EHRs拥有者模块：用于负责文件构造、加密及上传；EHRs访问者模块：用于生成与关键字匹配的搜索令牌，下载密文并对所述密文进行解密；区块链模块：用于生成密钥、验证交易信息以及执行智能合约；IPFS模块：用于分布式存储EHRs密文文件；EHRs拥有者模块与所述区块链模块连接，EHRs访问者模块分别与区块链模块和IPFS模块双向连接，IPFS模块与EHRs拥有者模块双向连接。本发明解决了传统CP‑ABSE方案高度依赖单一可信授权中心出现的单点故障、密钥泄露等问题。
一种基于区块属性搜索加密系统方法

[发明专利]基于ADD访问结构的多等级电子健康记录访问控制方法-CN202310496370.8在审
发明人：李龙;曹佳敏;刘华东;李晶晶;常亮;古天龙 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代数决策图(ADD)访问结构的多等级电子健康记录(EHRs)访问控制方法。包括：获取多等级电子健康记录，其中，所述电子健康记录包括若干文件；数据拥有者制定每个文件对应的文件访问策略；基于所述文件访问策略，构造支持多等级文件加解密的ADD访问结构；基于所述ADD访问结构，实现多等级电子健康记录的访问控制。本发明支持多等级文件的批量加密、具有高等级权限的数据访问者可以同时解密低等级的电子健康记录信息，具有低等级权限的数据访问者不可以同时解密高等级的电子健康记录信息。实现了对电子健康记录文件的细粒度、多等级访问控制。
基于 add 访问结构等级电子健康记录控制方法

[发明专利]一种基于多空间交互的协同过滤个性化推荐方法-CN202010874741.8有效
发明人： 古天龙;李康林;宾辰忠;朱恩新;梁浩宏 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多空间交互的协同过滤个性化推荐方法，将用户与项目映射到多个子空间，不同子空间从不同的角度来描述用户与项目的交互，能得到更加充分的用户项目交互特征信息；使用向量级注意力机制来给聚集的向量不同的权重，使聚集的用户表示向量和项目表示向量更合理；在将多个子空间的表示向量聚集成最终的用户与项目表示向量时，本发明使用空间级注意力机制给不同子空间不同的权重，最终聚集得到的用户表示向量和项目表示向量更加合理，以此提升个性推荐的效果。
一种基于空间交互协同过滤个性化推荐方法

[发明专利]一种基于增量技术和注意力机制的公平人脸表情识别方法-CN202211394678.3有效
发明人： 古天龙;李映辉;罗义琴;李龙;冯旋;李晶晶 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于增量技术和注意力机制的公平人脸表情识别方法，包括：构建并训练表情平衡模型，所述表情平衡模型包括：骨干模块、注意力特征融合模块和表情平衡微调模块；将人脸表情图像输入所述骨干模块，提取所述人脸表情图像的表情特征；将所述表情特征输入所述注意力特征融合模块，获取不同表情类别；将所述不同表情类别输入所述表情平衡微调模块，对所述不同表情类别进行调节，输出公平人脸表情识别结果。本发明采用增量技术和注意力机制结合的方式处理表情图像，能够提取代表性不足的表情类别中更细微的特征，从而缓解人脸表情识别中的表情类别偏差，达到公平人脸表情识别的目的。
一种基于增量技术注意力机制公平表情识别方法

[发明专利]一种基于人脸动作单元的公平人脸表情识别方法-CN202211651570.8有效
发明人： 古天龙;李浩;罗义琴;李龙;李晶晶;郝峰锐 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于人脸动作单元的公平人脸表情识别方法，包括：获取训练图片及人脸动作单元所在局部区域；构建平衡特征融合网络；对所述平衡特征融合网络添加权重分配，根据训练图片及人脸单元所在局部区域，通过联合损失函数对所述平衡特征融合网络进行优化，通过优化后的网络以实现公平人脸表情识别方法。
一种基于动作单元公平表情识别方法

[发明专利]一种全差分跨导运算放大器-CN201910076544.9有效
发明人：蔡超波;古天龙;宋树祥;岑明灿;李叶;杨小燕;胡文灿 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-01-26 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H03F3/45 文献下载
摘要：本发明公开了一种全差分跨导运算放大器，包括偏置产生电路、两级全差分放大器、连续时间共模反馈电路和开关电容共模反馈电路。偏置产生电路用于给两级全差分放大器提供偏置电压，连续时间共模反馈电路稳定第一级放大器的输出共模电压，开关电容共模反馈电路稳定第二级放大器的输出共模电压。本发明公开的全差分跨导运算放大器具有增益高，线性度好，输出摆幅大的特点。仿真结果显示放大器通带增益达67dB，相位裕度大于20度，单位增益带宽可达164M Hz。
一种全差分跨导运算放大器

[发明专利]一种基于Transformer深度知识追踪模型-CN202210503495.4在审
发明人：刘铁园;张猛;常亮;古天龙 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer深度知识追踪模型，其主要包括：首先，对学生数据进行筛选，并将筛选后的数据标签分组作为输入模型的长序列数据；其次，对学生交互数据进行卷积处理，减少模型因异常点带来的影响；接下来，通过交互序列中的时间信息，计算下一次交互的遗忘因子，并将其添加到模型的注意力矩阵中，对学生遗忘行为进行建模；然后，使用自注意力模型Transformer把学生长序列交互数据分别作为编码器和解码器的输入，对学习过程建模；最后，将解码器的输出经过一个Sigmoid激活的预测层，得到最终的预测结果。本发明致力于解决循环神经网络在应用于知识追踪领域中存在的可解释性问题以及长期依赖问题，并可以进一步提高知识追踪模型的性能。
一种基于 transformer 深度知识追踪模型

[发明专利]一种无人驾驶汽车在城市交通场景中驾驶策略计算方法-CN202110531088.X有效
发明人： 古天龙;朱恩新;李龙 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-05-16 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习领域，公开了一种无人驾驶汽车在城市交通场景中驾驶策略计算方法，包括：收集数据样本，并对数据样本进行预处理，得到数据集；基于数据集构建并训练多尺度预测卷积神经网络；将摄像机获取的图像输入多尺度预测卷积精神网络，获取场景中目标类别以及置信度；根据目标类别识别交通场景；基于交通场景计算驾驶策略风险度和道德强度，生成驾驶策略。本发明提高了目标对象的识别精度和整体效率，在识别图像中目标类别的同时还计算出识别目标的精度。
一种无人驾驶汽车城市交通场景驾驶策略计算方法

[发明专利]一种基于ADD支持读写功能的密文策略属性基加密方法-CN202011132274.8有效
发明人：李龙;方颖;李晶晶;古天龙;常亮;李笠 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明公开一种基于ADD支持读写功能的密文策略属性基加密方法，首先构造ADD访问结构，然后确定ADD访问结构中的有效路径，最后实现基于ADD的CP‑ABE方案，该方案实现过程共涉及4个实体：授权中心、数据加密方即数据拥有者、数据解密方即数据使用者、云服务器，其中授权中心负责执行Setup算法以及Keygen算法，分别实现系统建立以及用户私钥生成的功能；数据加密方执行Encrypt算法，完成明文加密；数据解密方执行Decrypt算法，实现对密文数据的读、写；云服务器负责密文数据的存储；该方法充分利用ADD在伪布尔函数描述方面的优势实现高效的密文共享及访问控制，并引入PV操作解决多个用户在进行密文数据读、写操作时存在的资源访问冲突问题。
一种基于 add 支持读写功能策略属性加密方法

[发明专利]一种基于学习者偏好建模的个性化学习资源推荐方法-CN202010110899.8有效
发明人：刘铁园;谭金丹;常亮;古天龙;李龙 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明提供的是一种基于学习者偏好建模的个性化学习资源推荐方法。其特征是：将从在线学习平台中获取学习者相关学习日志文件，包括学习者的历史课程注册记录、对应课程分数以及课程相关属性等数据作为输入数据，通过嵌入注意力机制来更好地获取学习者的历史课程偏好，将其作为自动编码器神经网络的编码输入，然后构建课程知识图谱获得课程先决知识关系，根据课程之间的关联性进行解码，最后计算出学习者学习目标课程的概率，根据概率由大到小来生成学习者的目标推荐列表，以此提高推荐结果的个性化和准确性。
一种基于学习者偏好建模个性化学习资源推荐方法

[发明专利]一种基于众包的人类行为文本数据集的构造以及处理方法-CN202110529477.9有效
发明人： 古天龙;高慧;李龙;包旭光;李云辉 -专利权人：桂林电子科技大学;暨南大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于众包的人类行为文本数据集的构造以及处理方法，首先，确定需要收集的主题对象，依据具体的要求生成任务并发布于众包平台，获得设定主题下所有可能发生的人类示例的文本数据集；对于同一个行为或事件的文本经过不同人的撰写会表现在多个句子，因此需要把描述同一事件的不同句子聚类在一起，因此，对于获取的数据集采用聚类的方式将本属于同一行为的不同文本表现聚为一类；采用关联分析技术挖掘出行为之间存在的先后关系结构；采用互信息技术学习出行为之间存在的互斥关系结构，并将人类行为存在的各种关系构造成一个情节图，即表明在某种情况下会发生什么事件，并限制其发生的方式，提高对人类行为的分析的准确性。
一种基于人类行为文本数据构造以及处理方法

[发明专利]一种基于用户正负偏好学习的兴趣点推荐方法-CN201910777238.8有效
发明人：宾辰忠;陈炜;古天龙;常亮;陈红亮;朱桂明 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于用户正负偏好学习的兴趣点推荐方法，使用神经网络学习用户和景点交互的深层次特征，同时训练出两个神经网络模型，正偏好神经模型和负偏好神经模型；正偏好神经网络模型产生用户喜欢的景点的列表，然后通过负偏好神经网络模型优化并得到最终推荐列表，为用户提供更精确的景点推荐；以解决传统的兴趣点推荐精度不高和推荐结果个性化程度低等问题。
一种基于用户正负偏好学习兴趣推荐方法

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